AI 營銷，到底改變了什么

沒有真正接入生產數據的 AI 營銷工具越多，流程越低效

作者｜Cynthia

編輯｜鄭玄

最近有一個感受，AI 營銷工具越來越多，但企業獲客的成本分文未減；用戶刷到的廣告越來越多，但想買的東西卻越來越少。

尤其是營銷端，如果一個企業突然決定增大投放力度，通常不是因為找到了什么更優的投放鏈路，更大概率是對手投流增加了。于是，投流就要加預算，不投就會被搶占占市場。流量焦慮下，所有人都陷入猜疑鏈導致的囚徒困境：只有付出巨大成本，才能不被淘汰的原地踏步。

更有甚者，分散各處的 Martech 工具一同上陣，卻沒有統一的結果導向，導致技術在放大生產力的同時，也在放大平庸。

也是因此，時至今日，我們不得不問，AI 營銷，到底改變了什么？

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Martech 環環相套的乘法困境

對接了很多品牌主，也認識不少專業的媒介和乙方后，我一直想不通一件事。為什么營銷找對人、用對方式、說對話這么簡單的事情，匯聚了一群最聰明和專業的人后，只能交出勉強 80 分的效果？

能進 4A 公司的，都是千軍萬馬殺進來的營銷專家；能做頭部 kol 的，一條視頻能讓你笑也能讓你哭；品牌市場部的人更是一群對各種技術和產品如數家珍的卷王之王。

但湊在一起，媒介的時間花在找人、兩邊傳話；企業品牌部的人在做 PPT，不是在匯報，就是在匯報的路上。達人的時間，則用來理解各種陌生的名詞：品牌定位、核心賣點、目標人群畫像、消費決策鏈路。

一圈繞下來，每個人都已經盡力了。但經歷都用在了處理問題與問題、環節與環節之間的摩擦之上。

根本問題不在人，而在于這套協作模式本身，就是一個生產 80 分作品的機器。

洞察→策略→選達人→創作內容→投放→復盤。每個環節都是獨立的，每個環節都在向下一個環節傳遞信息，每個環節都在等待上一個環節的輸出，于是信息在傳遞中損耗，決策在等待中滯后。

哪怕每個環節做到 90 分，只要五個環節各自為政，輸出的，就必然是 5 個 90 相乘等于 59 的不及格產品。

而要想交出最終 90 分的成果，就必須圍繞找對人、用對方式、說對話，把每個環節做到極致。

在過去，這幾乎是個不可能的事情。

過去，在技術側，行業做了很多努力，也出了非常非常多的 Martech 工具。通常，每個平臺自身，就有帶貨、投流、達人廣場至少三個起步的后臺；在第三方，也有各種數據匯總平臺、GEO 平臺同樣層出不窮；達人側，也在想盡各種辦法把內容創作變成流水線標品。

但層出不窮的工具，反而把本就復雜割裂的流程，變得更加細碎。

Marketing 決策需要回歸簡單，行業呼喚一個一統的平臺。

然后，agent 時代終于來了。

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Marketing 盼 agent 久已

過去做營銷，大家百分之八十的時間和精力，花在了基礎的案頭工作上。然后大模型來了，AI 看起來無所不能，但好像什么問題都沒解決。

不是說 AI 沒用。而是因為，在這個人人都是自媒體的時代，僅僅依靠人力已經無法完成高質量的營銷策劃和達人建聯。WPP 報告顯示，超過七成的用戶在社交媒體發布內容，人人皆是內容節點，品牌融入細分圈層的難度越來越大。而根據 AlixPartners《2025 中國消費者調查》，典型美妝消費者在購買決策前平均接觸超過七個信息觸點，五年內數量幾乎翻番。

看起來，從海量數據里提煉洞察，AI 的確擅長。但問題在于，普通人借助 AI 通過幾輪簡單對話，能產出的依然是行業專家七成能力都不到的成果。

一個企業需要宣傳 AI 硬件，讓博主重點強調出自家 AI 的技術優勢。技術角度可以從模型從 MOE 扯到 COE，從馬爾科夫鏈扯到 Transformer 架構，從稠密模型扯到稀疏模型和線性參數模型。但問題是，不同類型的博主，需要做不同的內容執行策略，不同的宣傳節點，需要不同的策劃思路。

大模型能生成一段漂亮的文案，但它不知道這段文案該給哪個博主用、該在什么節點發、該配合什么樣的投放策略，更不知道這個回答成為下一個問題的輸入之后，會引起怎樣的蝴蝶效應。

也是因此，一個真正的優質營銷，一定是每個環節都做到幾乎極致的 99 分的過程。而大模型要想做到如此地步，就還需要長出記憶與手腳，直白說，就是進化為 agent，甚至還得是多智能體架構。

相比普通大模型，agent 可以通過外接知識庫、配置 skills 文件，讓模型掌握更多的企業知識，與外部的軟件、平臺打通；而相比簡單的單 agent 架構，多智能體架構，則可以把目標理解、任務拆解、內容執行和反饋優化不同環節動態的編排在一起，共同為最終的效果負責，從而避免出現 0.9*0.9*0.9*0.9*0.9=0.59 的尷尬。

前兩年，要想實現這一點，企業得自己搭智能體，搭業務看板，做信息同步，結果還不一定能徹底打通不同平臺之間的數據。

但大模型時代，最大的特點之一就是，有些技術只要你愿意慢點學，就自然有更好的東西在后面等著你。營銷工作也不例外，前不久，行業就等來了巨量引擎的品星云 AI 營銷的升級。

對市場團隊來說，無論是做轉化、做品牌，抖音都是繞不過的一環。但用好抖音的不同后臺，卻并不容易。

但最近，在巨量引擎中，品星云 AI 營銷把這些環節借助 AI 實現了真正的打通。

首先，品星云 AI 營銷處理出了常見的營銷四大環節：策略、創作、投放、復盤。借助 AI把單一環節做到極致的同時，品星云 AI 營銷還讓不同環節之間被打通串聯，共同為同一個結果負責。

具體來說，在洞察策略環節：品星云 AI 營銷推出的云圖AiMars能夠基于品牌在巨量云圖的全量數據資產與官方商業化知識庫，融合大語言模型檢索、分析、生成能力，為品牌自動輸出可直接落地的 AI 營銷策略。

可以看到，品牌只需要在云圖AiMars輸入營銷目標，就能輸出靈感洞察與營銷場景方案

策略環節搞定之后，接下來進入內容創作板塊。小星 AI 會根據策略目標，完成對應的達人篩選與建聯。

最重要的是，小星 AI 接下來還會借助對甲方策略、平臺以及創作者的數據打通優勢，輔助內容創作者完成選題的自動生成。一直以來，營銷需要創意表達，而找靈感，通常需要大量的閱讀，但借助小星 AI，工具自己就會依托日均 500 萬 + 內容挖掘、10 億 + 搜索數據分析能力，快速輸出品類趨勢、熱點內容等洞察，從而讓內容創作方向既符合客戶需求，同樣與達人風格高度一致，并穩穩抓住平臺的趨勢熱點。甚至在審核環節，小星 AI 還能通過智能預審提前識別風險畫面、違規臺詞，給出優化建議，保證商單能夠合規落地。

至此，內容端從策略到生產之間環節之間的壁壘被打通了。信息不再需要翻譯才能傳遞，因為系統理解每個環節在做什么、輸出什么、需要什么輸入。

內容生產完成之后，是廣告投放環節。傳統投放模式的核心困境是信息不對稱：平臺知道用戶在搜索什么、點擊什么、購買什么，但品牌只知道我投了多少量、花了多少錢、帶來了多少轉化。中間的黑箱——用戶為什么會點擊、為什么會轉化、什么樣的內容更容易激發用戶的興趣，卻始終是個謎。

在品星云 AI 營銷的投放體系，他們試圖用 AI 能力打開這個黑箱。整個環節一共分為兩個步驟：

第一步，理解人，借助「知意（AI 有刷）」，品星云 AI 營銷能夠深度解析用戶全鏈路行為與消費意圖，定制追投策略、實時判定用戶購買意愿，精準觸達高意向用戶，大幅提升目標人群滲透率；

第二步，依托「AI 人群智投」，讓 AI 精準找到人，它能打破傳統固定標簽的定向限制，實現從賣點解析、人群策略制定到一鍵投放的全流程自動化，兼顧品牌精細化運營需求與人群觸達的精準可控。

此外，考慮到短劇市場如今蓬勃的增長態勢，品星云 AI 營銷還打造了短劇營銷 AI 矩陣，可以通過 AI 植入（AI 智能識別短劇畫面，做無縫插入與替換）、AIX 劇可點（智能匹配劇情高光節點投放）、AI 創意 - 小劇場（無需實拍即可生成 AI 短片）等方式實現爆劇熱度向品牌經營價值的長效轉化。

完成了策略、創作、廣告三大核心動作之后，最后的復盤環節同樣由 AI 輔助完成閉環。過去，項目完成后，從媒介到達人，再到投手，往往會各說各話，每個人都有自己的敘事框架，但沒有人能說清楚自己到底是什么起了作用，是否達成預期。而在品星云 AI 營銷，提供的結案報告是全鏈路打通的，云圖AiMars的「問數」，還會負責結做品牌整體結案，此外，平臺還提供星圖結案報告、品廣投放復盤，讓整個內容鏈路的——所有數據都被打通在同一個系統里，可以被關聯、被追溯、被歸因。

看起來，這些還是在給已有工具不斷做功能的加法，但當所有數據都匯總在同一個系統里，所有環節與動作就能因此變得可以被關聯、被追溯、被歸因。

然后借助多個 Agent 之間的動態協作，策略 Agent 輸出的結論，自動傳遞給數據 Agent 去驗證；數據 Agent 發現的問題，反饋給策略 Agent 重新調整，讓所有動作都能直接在系統層面去衡量最終效果

而環環相扣的 AI agent，相比環環相扣的人類，最大的優點就在于，降低了信息、理念傳遞過程中的摩擦與損失，讓每個環節效率都大大提升，所有節點也都在共同圍繞一個目標做優化。

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不同環節為什么會這么難？

當然，讓營銷回歸簡單，讓一切動作為結果負責，這不是什么復雜的邏輯，只不過能做成這件事的玩家卻是鳳毛麟角。

因為它同時需要三個前提：數據、平臺、技術。

先說數據。品星云 AI 營銷背靠的是抖音超六億日活用戶生態，覆蓋用戶從內容消費、社交互動到交易決策的全鏈路數據。這為 AI 精準洞察真實興趣和深層需求提供了連貫的場景支撐。

再看平臺，數據碎片化是 Martech 行業的老大難問題，工具很多，但數據散在各處，互相不認。品星云 AI 營銷的優勢恰恰在于，它的數據在巨量引擎中是原生打通的，不需要東拼西湊。

最后說技術，這也是最容易被忽視的部分。

以云圖AiMars為例，它能做到客戶輸入需求，直接生成靈感洞察報告和營銷場景報告。這背后是一套復雜的多智能體架構：系統可以像團隊一樣完成目標理解、任務拆解、內容執行和反饋優化，覆蓋新品上市、大促節點等復雜場景。

這個過程中，洞察的產生需要依靠大量真實數據。云圖AiMars采用檢索增強生成（RAG）技術，可以將底層大語言模型與云圖獨有的商業數據資產、品牌歷史投放行為深度融合。這意味著 AI 輸出的策略，調用的不僅是預訓練知識，還有實時的云圖商業數據庫，從而保障了從洞察到創意的精準與可執行。

還有一個技術細節很關鍵：千萬級 Token 的復雜上下文工程。

傳統的 AI 模型有個致命缺陷，記不住太長的對話。但營銷洞察需要市場人不只看競品的內容策略，還得把它跟市場趨勢、人群特征、歷史數據放在一起分析，才能得出有效結論。這個復雜度的上限，遠超普通 AI 的記憶上限。千萬級 Token 上下文工程解決的正是這個問題。

關于技術，還有另外一個突破值得聊聊：AI 極其容易產生幻覺，當一些任務獲取數據失敗后，大部分模型經常會編出一套模擬數據來應付用戶。云圖AiMars為此專門研發了兩項專利技術，通過 GUI 操作增強和頁面圖譜與多智能體自動化協同，顯著提升了數據獲取的效率和準確性。根據官方口徑，這套技術在跟市場上同類產品的測試中，處于絕對領先地位。

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結尾

回到開頭那個問題：AI 營銷，到底改變了什么？

品牌建設的第一性原理從來沒有變過，永遠是在對的時間、用對的方式、向對的人、說對的話。

但 AI 讓做對的門檻在發生變化。它消弭了那些本不應該存在但不得不存在的摩擦：信息傳遞的損耗、環節之間的等待、重復性的執行工作。當這些摩擦被消除之后，品牌之間的競爭，就會真正回到誰對用戶的理解更深這個根本命題上。

于是，品牌的營銷組織架構必然面臨重構。傳統模式下的營銷層級是漏斗型：大量的執行層（數據整理、內容制作、素材生產）→一定的 中間層（策略策劃、項目管理）→ 極少數的頂層（決策判斷）。執行層占用了最多的人力資源，但產生的價值相對有限。AI 時代，這套系統會倒置為：少量但高素質的策略決策層→ 強大的 AI 執行系統 → 少量但關鍵的創意把控層。換句話說，品牌不需要那么多人做執行，但需要更少但更優秀的人做判斷。

這會帶來一個連鎖反應：簡單重復類型的崗位的需求會大幅減少，但對策略型營銷人才的需求會大幅增加。

這也恰恰是 AI 無法替代的部分。

從這個意義上說，品星云 AI 營銷一直強調的「讓決策回歸簡單」有兩層含義：

第一層是字面意思，流程簡化、效率提升。第二層是更深的含義，當技術替你處理了那些不創造價值的復雜性之后，人的付出，究竟對系統創造了什么價值？

*頭圖來源：品星云

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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